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      2024年人工智能在能源管理領(lǐng)域的十大趨勢

      2024-01-04 09:43:16來源:千家網(wǎng) 關(guān)鍵詞:人工智能能源管理儲(chǔ)能設(shè)備閱讀量:25510

      導(dǎo)讀:近年來,人工智能已成為能源和電力行業(yè)日益重要的技術(shù)。其可以自動(dòng)化和優(yōu)化各種與能源相關(guān)的活動(dòng),從而提高運(yùn)營效率和成本,改善能源管理,并減少對(duì)環(huán)境的不利影響。
        Accenture的一份報(bào)告指出,到2035年,能源領(lǐng)域采用人工智能可以使能源效率提高20%。
       
        人工智能在重塑能源管理行業(yè)中發(fā)揮什么作用?
       
        近年來,人工智能已成為能源和電力行業(yè)日益重要的技術(shù)。其可以自動(dòng)化和優(yōu)化各種與能源相關(guān)的活動(dòng),從而提高運(yùn)營效率和成本,改善能源管理,并減少對(duì)環(huán)境的不利影響。需求預(yù)測是人工智能在能源行業(yè)中應(yīng)用的最重要領(lǐng)域之一。公用事業(yè)企業(yè)可以借助人工智能系統(tǒng)來改善資源分配和管理,人工智能系統(tǒng)可以通過分析消費(fèi)者行為、天氣模式和其他變量的數(shù)據(jù)來更準(zhǔn)確地預(yù)測能源使用情況。
       
        在人工智能的幫助下,能源的產(chǎn)生和分配可能會(huì)得到優(yōu)化。
       
        例如,機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以分析來自太陽能或風(fēng)力發(fā)電廠的數(shù)據(jù),以識(shí)別模式,并對(duì)未來的能源生產(chǎn)做出預(yù)測。可再生能源有時(shí)不穩(wěn)定的輸出,對(duì)于運(yùn)營商而言可能更容易管理。人工智能在能源行業(yè)最重要的應(yīng)用之一是建筑能源管理領(lǐng)域。人工智能設(shè)備可以監(jiān)控和評(píng)估建筑物的能源使用情況,識(shí)別浪費(fèi)行為,并提供改進(jìn)建議。這有可能為建筑業(yè)主和居住者節(jié)省大量資金,同時(shí)減少碳足跡。
       
        能源智能
       
        公用事業(yè)可以通過多種方式從機(jī)器學(xué)習(xí)、和計(jì)算機(jī)視覺等人工智能(AI)功能中受益,包括提高需求預(yù)測的準(zhǔn)確性、提高能源生產(chǎn)和分配的效率,以及更快地排除故障機(jī)械。在降低成本的同時(shí),可以提高設(shè)施提供服務(wù)的效率和質(zhì)量。
       
        由于公用事業(yè)企業(yè)面臨著越來越大的壓力,需要優(yōu)化能源生產(chǎn)和分配,以滿足不斷增長的需求,同時(shí)確保其系統(tǒng)保持可靠和成本效益,因此能源和電力行業(yè)的人工智能市場受益。
       
        通過提高電網(wǎng)集成可再生能源的能力,控制能源儲(chǔ)存和分配,人工智能可以幫助緩解與可再生能源使用相關(guān)的各種問題。這有可能提高電力系統(tǒng)的可靠性和穩(wěn)定性,同時(shí)降低成本,并提高能源生產(chǎn)的可持續(xù)性。
       
        能源領(lǐng)域人工智能十大趨勢
       
        智能電網(wǎng)
       
        智能電網(wǎng)是通過在能源管理中使用人工智能而實(shí)現(xiàn)的想法。為了最大限度地提高發(fā)電、輸電和使用效率,“智能電網(wǎng)”將現(xiàn)有的電力基礎(chǔ)設(shè)施與人工智能等尖端技術(shù)結(jié)合起來。
       
        人工智能算法可以評(píng)估來自智能電表、傳感器和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),以發(fā)現(xiàn)異常情況、預(yù)測設(shè)備故障,并優(yōu)化能源流。人工智能通過智能調(diào)節(jié)能源分配,幫助公用事業(yè)企業(yè)找到供需之間的最佳平衡點(diǎn)。能源浪費(fèi)減少,整個(gè)電網(wǎng)的效率顯著提高。人工智能即將對(duì)能源管理行業(yè)產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。
       
        微電網(wǎng)
       
        微電網(wǎng)是較小版本的電網(wǎng),可以獨(dú)立于更大、更集中的電網(wǎng)自主運(yùn)行。微電網(wǎng)控制系統(tǒng)利用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)來調(diào)節(jié)能量流,并最大限度地提高效率。微電網(wǎng)越來越受歡迎,因?yàn)槠淠軐⒖稍偕茉醇傻诫娋W(wǎng)中,并在停電時(shí)提供備用電源。
       
        檢測能源盜竊和欺詐
       
        當(dāng)有人非法從電網(wǎng)獲取電力時(shí),就會(huì)發(fā)生能源盜竊。歪曲能源統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)或使用情況被視為能源欺詐。利用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行自動(dòng)異常檢測,可以提醒公用事業(yè)企業(yè)注意潛在問題。通過這樣做,能源提供商可以保護(hù)其資產(chǎn),減少不必要的能源使用,并將節(jié)省的費(fèi)用收入囊中。
       
        電網(wǎng)管理、能源效率和需求響應(yīng)
       
        可持續(xù)能源管理在很大程度上依賴于提高能源效率,而人工智能在這方面至關(guān)重要。人工智能系統(tǒng)可以分析消費(fèi)習(xí)慣并構(gòu)建能源模型,以查明效率低下的情況,并提供減少浪費(fèi)的解決方案。
       
        人工智能使需求響應(yīng)計(jì)劃成為可能,以在高需求時(shí)期減少能源使用。消費(fèi)者可以通過使用人工智能智能設(shè)備和家庭自動(dòng)化系統(tǒng)參與需求響應(yīng)工作,幫助緩解電網(wǎng)擁堵,并支持更清潔的能源環(huán)境。
       
        能源交易
       
        由于能源輸送的時(shí)間敏感性,能源交易與其他商品交易不同。對(duì)于能源經(jīng)銷商而言,這既是一個(gè)困難,也是一個(gè)機(jī)遇,因?yàn)槟茉词袌龅牧鲃?dòng)性正在增強(qiáng)。預(yù)測能源需求和向交易者提供有關(guān)能源定價(jià)的實(shí)時(shí)信息,是人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)提高能源交易市場效率的兩種方式。
       
        能源經(jīng)銷商可以利用這些數(shù)據(jù)來更好地確定能源購買和銷售的時(shí)間。購電協(xié)議(PPA)是一種可以在區(qū)塊鏈上執(zhí)行的新型金融合同。區(qū)塊鏈技術(shù)的采用提高了這些合同的有效性,因?yàn)榕c更傳統(tǒng)的PPA平臺(tái)相比,其可以加快交易速度,降低相關(guān)成本,并且建立在更強(qiáng)大、更可靠的基礎(chǔ)設(shè)施之上。
       
        電網(wǎng)安全
       
        由于其復(fù)雜性,電力基礎(chǔ)設(shè)施很容易受到網(wǎng)絡(luò)攻擊。
       
        通過提前阻止網(wǎng)絡(luò)攻擊,人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)可以使電力系統(tǒng)對(duì)每個(gè)人都更安全。數(shù)據(jù)分析用于在能源使用數(shù)據(jù)中尋找網(wǎng)絡(luò)攻擊的指標(biāo)。一旦檢測到網(wǎng)絡(luò)攻擊,人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)就可以用來對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)攻擊。
       
        預(yù)測分析
       
        人工智能對(duì)預(yù)測分析的使用是能源管理領(lǐng)域的重要補(bǔ)充。預(yù)測能源消耗模式、天氣狀況和設(shè)備性能,都是人工智能系統(tǒng)通過分析大量歷史和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)而蓬勃發(fā)展的領(lǐng)域。
       
        例如,公用事業(yè)企業(yè)可以通過使用人工智能算法來預(yù)測峰值能源需求,以改善發(fā)電和配電。除了節(jié)省資金之外,這還提高了電網(wǎng)的可靠性。人工智能通過對(duì)能源使用情況的精確預(yù)測,幫助能源供應(yīng)商做出明智的選擇,優(yōu)化資源配置。
       
        客戶參與
       
        人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)首次在能源行業(yè)使用,以改善與客戶的互動(dòng)。能源行業(yè)企業(yè)可以通過應(yīng)用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)更好地滿足消費(fèi)者的需求。數(shù)據(jù)分析用于了解客戶的能源消耗模式,然后使用這些模式告訴消費(fèi)者如何通過行為改變來減少能源使用。
       
        提高產(chǎn)量
       
        能源行業(yè)同樣利用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)來提高產(chǎn)量。例如,石油和天然氣行業(yè)正在使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來優(yōu)化井位和提高產(chǎn)量。通過分析從地震調(diào)查和其他來源收集的數(shù)據(jù),企業(yè)可以通過分析從地震調(diào)查和其他來源收集的數(shù)據(jù),對(duì)石油和天然氣的鉆探地點(diǎn)做出更明智的判斷。這將提高能源效率,同時(shí)也使電網(wǎng)更簡單、更高效。
       
        儲(chǔ)能設(shè)備
       
        到2030年,儲(chǔ)能行業(yè)預(yù)計(jì)將擴(kuò)大20倍。將智能儲(chǔ)能設(shè)備集成到電網(wǎng)中是邁向更有效能源管理的一步。虛擬發(fā)電廠是這一趨勢的另一個(gè)例子,其通過儲(chǔ)能實(shí)現(xiàn),使公用事業(yè)企業(yè)即使在供應(yīng)較低的情況下也能滿足峰值需求。因此,能源行業(yè)需要建造的新發(fā)電廠將會(huì)減少。
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